创建多元相似度图答案

【问题标题】：Create multivariate similarity graph创建多元相似度图
【发布时间】：2014-06-25 00:02:31
【问题描述】：

我正在尝试在R 的多元数据集上学习和实施谱聚类。我有 9 个自变量和 1 个二进制因变量。

作为谱聚类的第一步，我需要根据给定的数据集创建一个图表（我有大约 1000 个观察值）。因为我才刚刚开始，我并不真正关心用于创建图形的方法，但如果它使用 k 近邻会更好。

我在包cccd 中遇到了一个函数nng，它创建了图表。我使用了以下内容：

knnGraph<-nng(as.matrix(data[2:10]),k=3)

这运行良好，除了当我尝试使用 plot(knnGraph) 可视化图形时，我收到以下错误：

Error in layout.norm(layout, -1, 1, -1, 1) : 
  `layout' should have 2 or three columns

我不知道如何继续，任何帮助将不胜感激。我还尝试找到在 R 中实现光谱聚类的分步教程，但找不到。任何指向任何此类资源的指针也将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

看起来 nng 至少需要一个二维矩阵。这个例子似乎运行了

library(cccd)
data<-runif(50)
knnGraph<-nng(matrix(data[2:10], ncol=2),k=3)
plot(knnGraph)

请注意，我将 as.matrix 更改为 matrix 并添加了 nol=2 以赋予它第二个维度。我以前从未使用过该函数或那个包，所以我不知道它真正想要的参数是什么，但看起来as.matrix(data[2:10]) 返回的 9x1 矩阵不会削减它。

【讨论】：

感谢您的回答，但它似乎不适用于我的数据集。你的 data 有 50 个元素（都属于 1 个变量），而我的 data 是一个有 10 个变量的数据框。也就是说，我的ncol已经是9了，就是这个问题的原因。我仍然遇到同样的错误。
嗯，数据在我看来确实像一个向量。这就是为什么在发布问题时提供示例数据总是有帮助的。无论如何，该函数似乎只喜欢具有 2 或 3 列的矩阵。所以也许你传入了错误类型的数据。文档没有那么描述性。也许您可以查阅他们提供的参考资料，看看该方法是否适用于更高维度：D.J. Marchette，用于统计模式识别的随机图，John Wiley & Sons，2004 年。